高校图书馆微信公众平台服务研究与经营策略

经济和科技的飞速发展对现阶段的各行各业都产生了非常大的影响,尤其是在新课改背景下各大高校都在积极改革本院校运行过程中存在问题,并积极推动高校发展与现代科技手段相结合。     

全方位电子水平仪的结构及测量原理分析

介绍了一种实用新型专利一电子水平仪，在对其结构、工作原理进行介绍的基础上，从理论上对其进行了运动分析和几何分析，推导出了一种简洁的测量算法，并给出了以位移传感器、数据采集系统、微处理器为主要组件的电子电路的实现框图，为其进人工程领域奠定了基础。     

鸡西发电厂发电日日增

鸡西发电厂今年实现了开门一片红。1日至3日全厂无事故,发电量直线上升。1日发电达到100万度,2日增到110万度,3日又涨到110.5万度。而厂用电率、煤耗率都比去年12月份低。全国汽机安全运行的标兵     

住宅建筑的一些细部设计

为使居住空间更加优美、舒适,在实际工作中,应当重视细部设计,如门窗、厨房和卫生间、室内暖气管的布置、空调机搁板等,既要满足住宅的节能与舒适性要求,保持室内良好的环境,又节约面积和空间,提高居住区的环境质量,给住户创造更方便的条件.     

北京2022年冬奥会和冬残奥会火炬传递机器人

面向北京冬奥会对机器人跨域火炬传递的需求,研发水陆两栖机器人、水下变结构机器人、空中飞行机器人、地面机器人、冰雪面六足机器人和助力外骨骼机器人等6型面向火炬接力的系列机器人,利用这些机器人可在地面、空中和水下完成火炬传递。最终,根据北京2022年冬奥会火炬接力路线方案的调整,将水陆两栖机器人、水下变结构机器人和水下特种火炬应用于北京2022年冬奥会火炬传递活动中,实现了奥运史上首次机器人与机器人之间的水下火炬传递;助力外骨骼机器人应用于北京2022年冬残奥会火炬传递活动中,残疾人代表使用下肢助力外骨骼进行了火种汇集,两位残疾人火炬手分别借助上肢和下肢助力外骨骼机器人一起进行了火炬传递,传递出“科技改变生活”的理念,体现出“技术温暖人心”的精神。     

气动人工肌肉拮抗关节的力与刚度独立控制

针对柔性仿生关节难以实现力与刚度独立控制的问题,建立了一种新的气动人工肌肉等效弹簧模型及关节力和刚度模型,设计了一种双输入双输出滑模控制器,来实现对气动人工肌肉拮抗关节力与刚度的独立控制．最后,搭建了气动人工肌肉驱动的拮抗关节实验平台,在关节位置固定和开放两种状况下进行了实验研究,验证所提方法的有效性;在不同负载情况下进行了对比实验,验证所提方法的通用性．所提出的建模和控制方法综合考虑了仿生关节位置、力和刚度相对独立控制,在机器人与人或环境互相作用的场合有很好的应用前景．     

新型数字同步阀建模及动态仿真

文章首先介绍了新型数字同步阀的原理及结构。在一组非线性运动微分方程的基础上，通过线性化建立了该阀的状态空间模型。这一模型可作为数字同步阀设计过程中性能分析和参数优化的依据以及控制系统设计的参考。运用Matlab仿真，从快速性和稳态误差二个方面，分析了该阀动态特性。     

面向智能假肢手臂的生机接口系统与类神经协同控制

针对肢体残障患者的假肢控制问题,搭建了一种基于sEMG（表面肌电信号）的智能假肢手臂系统,实现手臂残障程度较高患者的手－肘协调控制。首先,基于肌肉协同理论,使用非负矩阵分解（NMF）方法提取肌肉协同作用,并进行手部动作识别以及肘关节的连续运动估计。其次,基于意图识别结果构建“前馈－反馈”控制框架,对受试者进行前馈监督与反馈检测;根据前馈－反馈结果调整期望的控制输入,提高假肢系统的舒适性与鲁棒性。然后,针对手部动作,构建一种自适应调整抓握力度的框架,通过力、位信息交替控制,实现不同刚度、不同形状物体的自适应抓握;对于肘部运动,设计一种基于识别结果的阻抗控制算法,实现手－肘一体化假肢的稳定的人机交互控制。最后,由6名健康受试者、1名手臂残障受试者对以上控制策略进行实验验证,对手臂整体运动实现了较为准确的意图识别,同时也完成了稳定的肘部屈伸以及手部抓取,做到了手－肘的一体化协调控制。最终该套系统在北京2022年冬残奥会实现了应用展示。     

形状记忆合金驱动器的自适应滑模反步控制

形状记忆合金(SMA)作为一种智能材料,相对于传统的驱动器具有功率重量比大、驱动电压低、质量轻、干净、无噪音等特性,被广泛应用在各领域.然而,非线性、迟滞、时变等因素影响了形状记忆合金的控制精度,限制了它的应用.为此,本文提出了自适应滑模反步控制方法,用于解决精确控制问题.文中首先搭建了实验装置,建立了形状记忆合金的机理模型;然后,采用最小二乘算法辨识了模型参数;最后,基于机理模型设计了自适应滑模反步控制器.实验结果表明,本文提出的方法具有动态响应快、跟踪精度高和抗干扰能力强的特性.     

基于最优激励位姿序列的机械臂负载估计

重力补偿方法广泛地应用于由连杆与旋转机构组成的机器人系统中,更换机器人末端执行器造成了补偿模型的不确定性．针对该问题,提出了一种利用机器人关节力矩与位置信息的负载参数离线辨识方法．基于机器人静力学方法提出了2种负载参数的计算模型,并通过采集机器人在多个静态位姿条件下的关节力矩与位置信息获得负载参数的最小二乘解．进一步,本文针对机器人的辨识位姿选取问题展开研究,提出了同时保证辨识精度与辨识简便性的多目标优化问题,使用多目标粒子群优化方法获得最优辨识位姿．根据辨识后的负载参数,给出了机械臂各关节负载的重力补偿量计算方法．实验结果表明所提方法具有较高的辨识精度,负载质量的辨识误差最小值达到0.007 06 kg,最大值达到0.151 kg,负载质心位置的辨识误差最小值达到0.025 4 m,最大值达到0.122 m,验证了上述方法的可行性与有效性．